ECBs communication: a machine learning approach

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Saraiva, Daniel Duque Guimarães
• Orientador(a): Souza, Renato Rocha
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Palavras-chave em Inglês: nlp; ecb; machine learning; language models
• Link de acesso: https://hdl.handle.net/10438/34842

Ao longo dos anos, os bancos centrais tem se tornado cada vez mais transparentes quando nos referimos à política monetária. Isto ocorre pois a antecipação de cortes ou altas de juros pelo mercado amplifica a transmissão da política monetária pelo canal de expectativas e, por consequência, facilita o trabalho do banco central de atingir a sua meta de inflação. Para influenciarem este canal, os bancos centrais se utilizam de diversos meios de comunicação, tais como, atas e discursos. Apesar de termos mais informação, é importante lembrarmos que um comitê é composto por diversos membros, cada qual com o seu próprio viés. Para conseguirmos antecipar os passos futuros de política monetária, é importante que saibamos identificar e entender quais são os drivers de cada membro e do comitê como um todo. Neste trabalho, vamos nos aprofundar nesta temática extraindo informação de discursos de membros do comitê usando duas técnicas: (i) análise de tópicos, para identificar mudanças nas preocupações do comitê, e (ii) análise de sentimento, para identificarmos sentimento hawk e dove. Como base para nosso trabalho, utilizaremos o ECB (Banco Central Europeu) que, ao contrário de outros bancos centrais, é responsável pela definição da política monetária de diversos países, cada um com sua realidade, fazendo dele um caso interessante de estudo.